python 迭代器&生成器

python补充学习

iter迭代器

参考菜鸟教程 https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>
#!/usr/bin/python3
 
import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()
输出：
1
2
3
4

如何创建一个迭代器？

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

generator 生成器

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

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普通函数在return执行后便会完全退出，其内部的临时变量也会被销毁，然而在Python中，生成器函数允许自身“暂时”退出，在下一次调用它自己的时候，会从上次退出之处接着执行相应语句。而要实现这一功能，需要用到yield关键字。一旦函数中使用了yield，该函数则自动变为生成器函数。
yield
yield相当于return，后面可接多种类型的返回值。生成器函数在执行到yield后会暂时退出，回到调用它的函数，然而生成器函数内的临时变量、执行程度都会保留，下次调用该函数时，会从yield的下一句开始继续执行，直到生成器函数的最后。

生成器函数可以有多个yield，也可以将yield写入循环反复执行。

举例：输出斐波那契数列前100项

def fo():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield b
        a, b = b, a+b
 
gen = fo()
for i in range(100):
    print(next(gen))

生成器函数通过yield返回，但函数本身的返回值并非yield后所接的值，而是其生成器，因此不可直接print(gen)或者print(fo())。

要得到yield的结果，需要用到next()来进行迭代，而使用next，则先要通过gen = fo()这一步，这一步是使用生成器函数fo()生成了一个生成器gen（相当于实例化一个对象），因为生成器自带有next方法，可以用next()进行迭代（除了next(gen)，也可以写成gen.next()）。

实际上，生成器函数fo()也可以调用next方法，但它本身并无生成器迭代的功能，直接print(next(fo()))的结果就是，生成器函数退化为普通函数，yield成为了return，100次循环就会输出100个1。

除了直接使用next方法，还可以通过for循环调用，这是因为for循环内含next方法。此外，如果生成器函数所有的yield执行完毕，或者执行到return语句时，再使用next会报错：StopIteration，而for循环会自动忽略这一错误。

输出100以内的斐波那契数列：（与上面的功能略有不同）

close

关闭生成器，之后若再用next或其他方法调用，无论有没有yield都会直接抛出StopIteration错误。

def fo():
    yield 1
    yield 2
 
gen = fo()
print(next(gen))
gen.close()
print(next(gen))
 

最后执行next(gen)，虽然之前才执行到yield 1，但因为close了生成器，这里就无法输出2，直接报错。

主要作用：模拟并发、简化代码、节省空间。